论文笔记——NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING

最新推荐文章于 2025-08-13 23:14:29 发布

weixin_30914981

最新推荐文章于 2025-08-13 23:14:29 发布

阅读量134

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：人工智能

原文链接：http://www.cnblogs.com/zhonghuasong/p/7861569.html

本文介绍了一种使用强化学习自动设计神经网络结构的方法。通过循环神经网络（RNN）生成网络参数序列，并根据生成网络的表现反馈给RNN进行迭代优化。实验中利用800个GPU训练了12800个网络。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

论文地址：https://arxiv.org/abs/1611.01578

1. 论文思想

强化学习，用一个RNN学一个网络参数的序列，然后将其转换成网络，然后训练，得到一个反馈，这个反馈作用于RNN网络，用于生成新的序列。

2. 整体架构

3. RNN网络

4. 具体实现

因为每生成一个网络，都会训练一遍，Google用了800个GPU，训练了12800个网络，它采用的是分布式训练的方法。

5. 结论

转载于:https://www.cnblogs.com/zhonghuasong/p/7861569.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_30914981

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Neural Architecture Search with Reinforcement Learning

AI天才研究院

08-20

706

作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介近年来深度学习技术在图像分类、对象检测、语义分割等多个领域都取得了显著成果。然而，对于复杂任务而言，手动设计网络结构、调参仍然是最耗时费力的环节之一。因此，基于强化学习和贝叶斯优化的方法被提出，用于自动搜索合适的神经网络架构。这种方法不需要事先知道整个搜索空间的结

《Neural Architecture Search with Reinforcement Learning》翻译

ShaneneD的博客

04-14

3736

原文：https://arxiv.org/abs/1611.01578Neural Architecture Search with Reinforcement LearningABSTRACTNeural networks are powerful and flexible models that work well for many diffi-cult learning tasks in i...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

自学网络结构（一）：Neural Architecture Search With Reinforcement Learning

热门推荐

AI之路

11-13

1万+

论文：Neural Architecture Search With Reinforcement Learning 链接：https://arxiv.org/abs/1611.01578 代码链接：https://github.com/tensorflow/models这是ICLR2017的文章，讲述如果用强化学习（reinforcement learning）来学习一个最优的网络结构。这篇文章

最新NLP论文阅读列表，包括对话、问答、摘要、翻译等（附资源）

THU数据派

03-26

3105

来源：专知本文约1000字，建议阅读20分钟。Github项目iwangjian/Paper-Reading包含了最新的NLP相关论文列表，包括对话系统、文本摘要、主题模...

【论文笔记】Neural Architecture Search with Reinforcement Learning

qq_44633016的博客

01-28

2547

本文提出一种使用RNN生成模型架构，并且使用强化学习来训练RNN，使其生成的模型在验证集上的准确率最大。

读论文：NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITHREINFORCEMENT LEARNING

weixin_60150713的博客

08-13

747

神经网络是强大而灵活的模型，可以很好地处理图像、语音和自然语言理解中的许多困难的学习任务。尽管取得了成功，但神经网络仍然难以设计。在本文中，我们，以最大化在验证集上生成架构的预期准确性。在 CIFAR-10 数据集上，我们的方法从头开始可以设计一种新颖的网络架构，该架构在测试集准确性方面可与最好的人类发明架构相媲美。我们的 CIFAR-10 模型的测试错误率为 3.65，比之前的使用类似架构方案的最先进模型快 0.09 个百分点，比之前最先进的模型快 1.05 倍。

NAS：Neural Architecture Search With Reinforcement Learning——使用强化学习的神经架构搜索

Together_CZ的博客

11-12

966

NAS：Neural Architecture Search With Reinforcement Learning——使用强化学习的神经架构搜索

【论文解读】 Neural Architecture Search with reinforcement learning

https://github.com/Wheeeeeeeeels

03-13

2712

【论文解读】 Neural Architecture Search with reinforcement learning 论文作者：Barret Zhph*,Quoc V.Le [来自于 Google Brain] 论文标题：Neural Architecture Search with reinforcement learning/(使用强化学习进行神经网络架构搜索) 论文会议：ILCR 2...

论文笔记《Neural Architecture Search With Reinforcement Learning》

科研糖

04-25

873

摘要神经网络是一种强大而灵活的模型，能够很好地解决图像、语音和自然语言理解中的许多困难学习任务。尽管成功，神经网络仍然很难设计。在本文中，我们使用一个循环网络来生成神经网络的模型描述，并通过强化学习训练该RNN，以最大限度地提高生成的架构在验证集上的预期精度。在cifar-10数据集上，我们的方法从无到可以设计出一种新的网络体系结构，在测试集精度方面可以与人类发明的最佳体系结构相媲美。我们的ci...

NAS：NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING NAS开山之作

just

01-04

541

神经网络难以设计；本文使用RNN作为controller来生成神经网络模型的描述，并用强化学习来训练RNN，以最大限度地提高在验证集上模型的准确性，从而生成高性能架构；如下图1所示，RNN作为controller生成网络架构A，以此生成的网络作为基础训练子网络，在相应的数据集上进行训练，计算精度R，计算梯度并最大化R进行反向传播更新梯度，作为奖励(reward)返回给RNN，以此来迭代优化(详细内容见强化学习)；

Neural architecture search with reinforcement learning-Waymo 增强学习

01-22

1. **增强学习和神经网络架构搜索**：文件标题和描述中提到了“Neural architecture search with reinforcement learning”，即通过增强学习进行神经网络架构搜索。增强学习是一种机器学习范式，主要通过与环境的...

【15】Transformers快速入门：添加自定义 Token

叫好与叫座虽然不是对立面，但想在同一个作品中达到双重效果很难。

08-13

700

预训练模型的词表是固定的。它不认识你自定义的特殊标记（如实体标记、领域术语、新表情符号等）。掌握如何向预训练模型的分词器和词表中添加新的 Token（包括普通 Token 和特殊 Token），理解其对模型的影响，并学会正确调整模型权重。新 Token 的 ID（30523, 30524）在模型的 Embedding 矩阵里。想象一下，你给模型一个任务：“找出文本里的汽车和隧道实体”。增加了词表大小（比如从 30522 增加到 30524），模型的 Embedding 矩阵（这里标记了一个实体！

敏感数据目录是什么？如何快速构建企业自身的敏感数据目录

yuandiansec的博客

08-13

443

敏感数据目录能力是数据安全的起点

CVPR 2025 | 即插即用，极简数据蒸馏，速度up20倍，GPU占用仅2G

AImokuai的博客

08-11

1482

本文提出了一种创新的神经特征函数匹配（NCFM）方法用于高效数据集蒸馏。该方法通过构建minmax对抗优化框架，引入神经特征函数差异（NCFD）作为新的分布度量指标，在复数空间实现数据特征的对齐。NCFM具有三大创新点：1）基于复数相位和振幅解耦的神经特征函数度量；2）动态采样网络实现高效计算；3）层级式特征对齐机制。实验表明，在CIFAR-100等数据集上，NCFM相比现有方法内存消耗降低300倍，处理速度提升20倍，同时保持无损压缩效果，为低资源环境下的模型训练提供了新范式。该方法在边缘计算、隐私保护数

【Python】文本相似度计算方法全解析：从理论到实践

采菊东篱下，Python满乾坤！

08-12

1269

在自然语言处理、信息检索和数据清洗等领域，计算文本相似度是一个基础而重要的任务。无论是检测重复文档、拼写纠错，还是推荐系统，都需要准确地衡量两个文本之间的相似程度。本文将深入解析多种文本相似度计算方法，帮助您选择最适合的算法。文本相似度是指两个文本在内容、结构或语义上的相近程度。通常用0到1之间的数值表示，0表示完全不同，1表示完全相同。文本长度: 短文本适合 Dice 系数，长文本适合余弦相似度计算性能: 汉明距离最快，Levenshtein 较慢但精确应用场景。

直播预告｜鸿蒙生态中的AI新玩法

GitCode

08-13

285

将分享如何利用AI技术为鸿蒙生态注入新活力，打造更智能的产品体验。从理论到实践，深入解析智能体的核心逻辑及其在鸿蒙生态中的应用场景。无论你是初学者还是资深开发者，这场直播都能为你带来启发与收获！手把手教你如何基于鸿蒙系统，快速搭建属于自己的智能体项目！高级开发者必备的实战经验与优化策略，助你突破技术瓶颈。想知道鸿蒙生态里 AI 能玩出啥新花样？鸿蒙生态中的 AI 新玩法-优快云直播。对智能硬件与生态开发感兴趣的极客。黄紫妍 | HarmonyOS。AI赋能鸿蒙产品开发。

15分钟构建AI工作流：LangGraph+Dagre自动排版全解

2401_85592132的博客

08-11

937

摘要本文介绍了利用LangGraph和Dagre构建AI工作流的自动排版方案。LangGraph作为大模型工作流构建框架，可定义模块化执行节点和流程关系；Dagre则基于图论算法实现自动布局计算。二者结合可快速生成清晰的工作流可视化图谱，其优势包括：高效性：自动排版大幅提升开发效率可维护性：模块解耦支持独立更新扩展性：统一API层便于系统扩展可视化：直观展示复杂工作流结构这套方案特别适合LLM等复杂AI系统的架构设计和开发协作，15分钟即可完成从定义到可视化的全流程。

1.3 人工智能大模型的本质

产品经理独孤虾的专栏

08-11

203

大模型本质上是人工智能对人类知识的高度压缩映射系统。它通过数十亿参数、海量数据和强大算力，将复杂的人类知识（语言、图像、音频等）转化为数学矩阵。这种技术既具有优势（智能灵活、多任务处理能力强），也存在挑战（资源消耗大、隐私风险等）。在应用层面，大模型可赋能数字化营销（内容生成、广告优化等）。其核心原理借鉴了傅里叶变换、主成分分析等数学方法，但需要更先进的工具来处理人类知识的不确定性和动态性。大模型代表了一种创新而复杂的技术系统，需要在性能与伦理间寻求平衡。

TensorFlow实现回归分析详解